RNN在自然語言處理中的應用
前言
迴圈神經網路(Recurrent Neural Networks，RNNs)目前在自然語言處理領域中的格外受歡迎。
很多簡單的自然語言處理任務可以直接由RNN來完成。
這裡列出幾種RNN在自然語言處理領域的應用演算法，以供參考。（目前只列出了參考程式碼，後續會補上相關說明。）
正文
中文分詞演算法
命名實體識別演算法
文字生成演算法
這裡內容比較多，詳見後一篇部落格。
後記
分詞演算法的關鍵有兩個，演算法和詞典。缺了其中一個，效果都不會太好，可惜現在網際網路上公佈的標註語料庫太少了，希望將來能做一份貢獻吧。
語言處理領域中的很多問題（分詞、命名實體識別等）都可以轉換為序列標註問題，而序列標註這樣的上下文關係較緊密的問題由RNN來處理再適合不過了。
相關推薦
RNN在自然語言處理中的應用
前言 迴圈神經網路(Recurrent Neural Networks，RNNs)目前在自然語言處理領域中的格外受歡迎。 很多簡單的自然語言處理任務可以直接由RNN來完成。 這裡列出幾種RNN在自然語言處理領域的應用演算法，以供參考。（目前只列出了參考
RNN在自然語言處理中的應用及其PyTorch實現
作者：廖星宇 本文節選自《深度學習入門之PyTorch》，本書從人工智慧的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。 對於人類而言，以前見過的事物會在腦海裡面留下記憶，雖然隨後記憶會慢慢消失，但是每
nodejs在自然語言處理中的一些小應用
nodejs做自然語言處理是非常可行的，這次我做了一些小小的嘗試，一起來體驗一下吧。 因為還保持著對自然語言處理的那份熱愛，最近沒事的時候會把畢業論文翻出來看（畢業論文的課題就是關於自然語言處理的），然後在我的新部落格中加入了一些相關的處理，主要做了以下幾個
深度學習在自然語言處理中的應用（一）
資料整理篇 經典教材 Speech and Language Processing (第1,2版內容略陳舊，第三版很入時, 但有些重要章節沒放在網上) https://web.stanford.edu
深度學習在自然語言處理中的應用綜述
由於人工神經網路可以對非線性過程進行建模，因此已經成為解決諸如分類，聚類，迴歸，模式識別，維度簡化，結構化預測，機器翻譯，異常檢測，決策視覺化，計算機視覺和其他許多問題的利器。這種廣泛的能力使得人工神經網路可以應用於許多領域。在本文中，我們討論了人工神經網路在自然語言處
深度學習在自然語言處理中的應用: 集智俱樂部活動筆記
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是人工智慧中的一個重要分支，從人工智慧這個領域剛發展起來的時候就一直是一個重要的研究方向，到現在也發展出了很多的細分領域和非常多的方法，大致上來說，我們可以認為是在 2013 年的時候，伴隨著 word2vec 這個 word
GAN在自然語言處理中的應用
“深度解讀：GAN模型及其在2016年度的進展”［1］一文對過去一年GAN的進展做了詳細介紹，十分推薦學習GAN的新手們讀讀。這篇文章主要介紹GAN在NLP裡的應用（可以算是論文解讀或者論文筆記），並未涉及GAN的基本知識 （沒有GAN基礎知識的小夥伴推薦先看[1]，由於
自然語言處理中的Attention Model：是什麽及為什麽
機器 逆序 mar 回來 是什麽 all 意義 及其 creation /* 版權聲明：可以任意轉載，轉載時請標明文章原始出處和作者信息 .*/ author: 張俊
(zhuan) 自然語言處理中的Attention Model：是什麽及為什麽
機器 pri 概念 max page acf 集中 use tps 自然語言處理中的Attention Model：是什麽及為什麽 2017-07-13 張俊林 待字閨中 要是關註深度學習在自然語言處理方面的研究進展，我相信你一定聽說過Attention Model（
自然語言處理中的語言模型預訓練方法
16px 預測 網絡語言 緩解 lang 大數 一中 標準 小數 自然語言處理中的語言模型預訓練方法 最近，在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關註。就此，我將最近看的一些相關論文進行總結，選取了幾
網頁和自然語言處理中的字符問題（半角和全角）
字符轉換 處理 unicode 指點 介紹 合並 圖片 十六進制 文本 先來看一個截圖，爬蟲得到的結果，裏面99的字體貌似有點奇怪，剛開始以為是不同的字體，在Excel裏選中調整字體時發現沒有變化，後來經過大佬指點，才知道是全角數字（原諒我小白無知）。為了統一起見，把所
自然語言處理中的自注意力機制（Self-attention Mechanism）
from: https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html 近年來，注意力（Attention）機制被廣泛應用到基於深度學習的自然語言處理(NLP)各個任務中，之前我對早期注意力機制進行過一些學習總結（可見http://www.cn
用深度學習解決自然語言處理中的7大問題，文字分類、語言建模、機器翻譯
摘要： 本文講的是用深度學習解決自然語言處理中的7大問題，文字分類、語言建模、機器翻譯等，自然語言處理領域正在從統計學方法轉向神經網路方法。在自然語言中，仍然存在許多具有挑戰性的問題。但是，深度學習方法在某些特定的語言問題上取得了state-of-the-art的結果。 本文講的是用深度學習解決自
自然語言處理中常見的10個任務簡介及其資源
from:http://www.datalearner.com/blog/1051509699533080 簡介 現在很多公司和組織每天都要處理大量的文字資訊，包括郵件、評論、客戶的電話等。將這些資料變成有用的資訊需要花費大量的時間。抽取這些資訊的一個核心的技能就是自然語言處理（Natura
自然語言處理中的Attention機制
Attention in NLP Advantage: integrate information over time handle variable-length sequences could be parallelized Seq2seq Encode
網頁和自然語言處理中的字元問題（半形和全形）
先來看一個截圖，爬蟲得到的結果，裡面99的字型貌似有點奇怪，剛開始以為是不同的字型，在Excel裡選中調整字型時發現沒有變化，後來經過大佬指點，才知道是全形數字（原諒我小白無知）。為了統一起見，把所有的全形字元轉換為半形字元，然後再做處理。既然是在爬蟲裡面，那可以直接用程式碼轉換了，但是以前存起來的資料用
自然語言處理中CNN模型幾種常見的Max Pooling操作
CNN是目前自然語言處理中和RNN並駕齊驅的兩種最常見的深度學習模型。圖1展示了在NLP任務中使用CNN模型的典型網路結構。一般而言，輸入的字或者詞用Word Embedding的方式表達，這樣本來一維的文字資訊輸入就轉換成了二維的輸入結構，假設輸入X包含m個字元，而每個
自然語言處理中的詞袋模型
詞袋模型 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import os import re import jieba.posseg as pseg # 載入停用詞表 stop_
「詞嵌入」在自然語言處理中扮演什麼角色？一文搞懂Word Embeddings的背後原理
原文來源：DATASCIENCE 作者：Ruslana Dalinina 「機器人圈」編譯：嗯~阿童木呀、多啦A亮 「機器人圈」正式更名為「雷克世界」，後臺回覆「雷克世界」檢視更多詳
自然語言處理中的N-Gram模型詳解
N-Gram（有時也稱為N元模型）是自然語言處理中一個非常重要的概念，通常在NLP中，人們基於一定的語料庫，可以利用N-Gram來預計或者評估一個句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一個作用是用來評估兩個字串之間的差異程度。這是模糊匹配中常用的一種手段。本文將從此開始